公开(公告)号：CN116882539A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310601297.6

申请日：2023-05-26

Applicant: 海南大学

Inventor： 冯思玲 ,  叶子民 ,  黄梦醒 ,  刘倩 ,  李涛 ,  毋媛媛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开基于改进的Re‑GCN模型的水质数据预测方法，包括如下步骤：获取水质数据并进行预处理，构建用于训练以及测试的水质数据时序知识图谱训练集和测试集；使用网格搜索进行超参数调优，将训练集输入预先构建的改进的Re‑GCN模型中进行迭代训练，计算损失函数，并以此为基础进行全局优化，直至迭代结束；将测试集导入训练后的模型中，通过评估指标评价模型，直到结果符合预期要求，输出预测模型；使用预测模型预测未来一段时间内的水质数据。本发明通过改进的Re‑GCN模型，提高了对水质数据预测的效率以及准确度。